路径一：省级算力池化平台——把“算力孤岛”连成一张网

这是目前西南地区..成熟的落地方式。以贵州省人工智能大模型公共服务平台为代表，通过“大衍算力调度平台”将全省多园区的异构算力资源（含GPU、NPU等）虚拟化整合，形成250P统一算力资源池，打破“算力孤岛”。

这个平台的核心突破在于两点：一是细粒度切分，突破传统整卡独占模式，支持单GPU拆分给多用户、多任务并行，使算力利用率从不足40%提升至75%以上；二是显存超分，解决中小任务占大资源闲置的问题。对于西南企业而言，这意味着不需要自己采购多种芯片搭建集群，可以直接通过省级平台按需调用异构算力，用“算力券”兑现补贴，大幅降低门槛。

路径二：昇腾生态适配基地——以单一芯片体系为核心构建集群

如果企业有明确的国产化需求且希望围绕一个成熟的芯片体系搭建集群，贵州昇腾云适配基地是西南地区的核心选择。该基地由贵州省大数据局与华为云联合建设，以昇腾智能算力为核心，向..AI企业提供适配服务。

截至2026年初，该基地已为..119家企业提供昇腾云适配服务，带动25家头部企业商业化转型，商用算力空间超8万卡。其落地路径非常务实：企业不需要从零搭建集群，而是通过适配基地完成模型在昇腾平台上的适配、迁移和优化，再按需租用算力。对于有数据不出省要求的政企项目，这种“适配+租用”模式兼顾了合规与成本。

路径三：超节点系统级创新——用架构弥补单卡差距

国产芯片单卡性能与..主流仍有差距，但西南地区正在走一条“用系统换单点”的路径。华为在贵安新区部署的Atlas 950超节点，通过自研灵衢互联技术将1024张昇腾NPU全部打通，形成逻辑上的统一计算体，单柜256TB内存在底层整合为统一资源池。这种超节点架构的核心价值在于：万亿参数模型的参数可以整体“驻留”在同一内存池中，不必在卡间来回搬运，训练效率大幅提升。

对于西南企业而言，这意味着不需要自己搭建超节点，而是可以通过本地算力平台调用这种系统级算力。贵州算力用户90%以上来自省外，“东数西算”“东数西训”的服务模式已经成熟。

软件生态的适配路径：降低迁移成本

国产异构算力集群落地..的隐性成本是软件迁移。存量CUDA代码向国产平台迁移，传统方式需要大量人工重写。西南地区在这一环节的解决方案是引入中科院发布的“异算方舟”全栈平台，其核心能力包括：无界BoundX代码转换大模型，可智能完成CUDA代码向HIP、海光DTK等国产环境的迁移；九衍枢算法库汇聚16款高性能求解器，深度适配国产DCU架构，多项核心模块性能超10倍加速。

对于西南企业来说，这意味着在国产异构算力集群上运行原有模型，不需要重写整个代码栈，迁移成本显著降低。

（声明：本文来源于网络，仅供参考阅读，涉及侵权请联系我们删除、不代表任何立场以及观点。）